介绍。当今,人工智能(AI)及其创新是具有全球意义的全球趋势之一。其中一项创新就是情感人工智能(emotional AI/EAI),它被称为能够识别人类情感、及时处理并做出适当反应的革命性技术。专家认为,情感人工智能是确保人与机器之间建立情感导向沟通的工具。本文探讨了情感人工智能的具体内容、成就、潜在机遇和发展前景。方法和来源。采用哲学、社会心理学、比较和跨学科方法。本文内容基于国内外作者(B.Gertsel、D.Goleman、R.Picard、D.I.Dubrovsky、E.M.Proydakov等)撰写的专业文献、有关情感人工智能及其特征的科研成果和公开信息,特别是Alia Grig等人撰写的《情感人工智能:让人类世界变得更美好》。结果和讨论。情感人工智能课题的现实意义,决定了需要转向“情绪智力”(EI)概念作为情感人工智能的基本基础,这使得揭示人类情绪智力的本质特征及其与EII的区别成为可能。情感人工智能是现代人工智能的一项创新,其主要参与者是拟人机器人、文本、语音聊天机器人和视频机器人,积极向公众展示在情绪心理学领域获得的知识和技能,这些知识和技能正在当前人工智能的框架内得到改进。结论。目前,训练情感人工智能与人类互动已经有了一个系统的流程,EAI正在从现代应用人工智能的具体情况出发,根据新现实的挑战逐步发展。然而,在数字时代,人与机器、机器与人的沟通是相互关联的过程,在互动实践中,应致力于建立功利性和伙伴关系。当前人工智能的这种发展方向符合时代的要求,并引领其进一步发展——创造出一种新的通用人工智能,即“人类水平的人工智能”,预计这将极大地扩展人类和整个社会的能力。
理解和表达情绪是孩子认知和社会发展的关键部分。但是,有情感困难的孩子可能在认识和传达自己的感受时面临挑战。本文介绍了基于AI的情感识别系统来解决此问题。系统使用计算机视觉和深度学习技术通过面部表情来检测情绪,并提供个性化的,特定于情感的建议来指导儿童的情感理解。儿童的情绪智力与改善的社交互动和学习成绩有关。传统的情感检测方法取决于心理评估或手动观察,这可能是耗时且主观的。我们的系统利用AI自动化和增强情绪检测准确性,提供既客观又可扩展的实时反馈。
Thorsten Langer A,1,Eva Clement B,1,Broer Linda D,1,Lara,Andrease G. Uiterlinden D,Andrica C.H.vries B,C,Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。 Pluijm B,Harald Binder F,G,G,G,Annika和Annika,Marco Crosco K,线教练,Jeanette F. Winter L,M,Catherine Rechnitzer,Henrik Hasle,斯蒂芬·诺丁(Stephen-Noting),克劳迪娅(Claudia E. Kuehni E. 财团vries B,C,Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。Pluijm B,Harald Binder F,G,G,G,Annika和Annika,Marco Crosco K,线教练,Jeanette F. Winter L,M,Catherine Rechnitzer,Henrik Hasle,斯蒂芬·诺丁(Stephen-Noting),克劳迪娅(Claudia E. Kuehni E.财团
1日本京都2临床心理学,大阪大学,日本苏亚大学3号临床心理学,日本,日本健康与医学研究小组,智力坦克研究小组,日本智能研究小组,KDDI Research,Inc.,Kddi Research,Inc.,Kddi Research,Inc。
蜘蛛是动物的标志性例子,可以在人类中引起强烈的情感反应(Michalski&Michalski,2010年; Lemelin&Yen,2015; Hauke&Herzig,2017; Mammola,Michalik,Hebets,&Isaia,&Isaia,2017),尤其是对Spiders spiders spiders的风险扭曲的感知。While less than 0.5% of spider species are capable of causing severe envenomation in humans (Hauke & Herzig, 2017), and no proven fatality due to spider bites have occurred in the past few decades (Nentwig & Kuhn-Nentwig, 2013; Nntwig, Gnädinger, Fuchs, & Ceschi, 2013; Stuber & Nentwig, 2016), the perception of与蜘蛛叮咬相关的风险仍然偏向于人类可能造成的潜在伤害(Hauke&Herzig,2017年)。这些感觉似乎在我们对有毒动物的祖先恐惧中发现了他们的心理根源(Knight,2008; Gerdes,Gerdes,Uhl和Alpers,2009),但也可能具有文化成分(Davey,1994; Merckelbach,Muris,Muris,&Schouten,&Schouten,1996; Davey等,1998)。作为Cavell(2018,p。2)很好地说:“……最引人注目的方面之一
2.1(2020)发现5至16岁的儿童中有16%(1分之一)患有可能的心理健康障碍,从2017年的9分中有1个增加。 2.2冠状病毒大流行导致儿童和年轻人生活的根本变化。 The Public Health England COVID-19 mental health and wellbeing surveillance report suggests that whilst some evidence shows that children and young people have generally coped well during the pandemic (March to September 2020), other evidence suggests that some children and young people, especially those with certain characteristics, such as those who are disadvantaged economically, females, and those with pre-existing mental health needs, appear to have experienced greater negative impacts on their mental health and健康。2.1(2020)发现5至16岁的儿童中有16%(1分之一)患有可能的心理健康障碍,从2017年的9分中有1个增加。2.2冠状病毒大流行导致儿童和年轻人生活的根本变化。The Public Health England COVID-19 mental health and wellbeing surveillance report suggests that whilst some evidence shows that children and young people have generally coped well during the pandemic (March to September 2020), other evidence suggests that some children and young people, especially those with certain characteristics, such as those who are disadvantaged economically, females, and those with pre-existing mental health needs, appear to have experienced greater negative impacts on their mental health and健康。
引用出版版本(APA):Kalligeros,M.,Shehadeh,F.,Mylona,E。K.,Dapaah-Afriyie,C.,Van Aalst,R.,Chit,A。,&Mylonakis,E。(2020)。对儿童相关的流感相关住院的甲型流感疫苗有效性:系统评价和荟萃分析。疫苗,38(14),2893-2903。 https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2020.02.049
在过去的70年中,我们人类创造了一个经济市场,由于广告的关注,人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中,网络平台利用心理学,社会学,神经科学和其他领域的研究,将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效,注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用,例如两极分化的意见,传播虚假信息以及威胁公共卫生,经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况,实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品,它呼吁采取针对这些实践的行动,以吸引我们在网络上的注意力,因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态,多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究,但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中,我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习(ML)和深度学习(DL)技术的最新进步,研究方法,数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法,并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法,包括幼稚的贝叶斯,决策树,SVM,CNN和Arabert模型等。此外,我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术,以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步,但我们的发现表明,许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为,未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型,并利用全面的数据集,以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。